OpenAI опубликовала код отладчика Transformer Debugger, предназначенного для работы с моделями машинного обучения. С его помощью проще понимать, почему языковые модели выводят определённые токены в ответ на запрос.
Transformer Debugger, как и любой отладчик для моделей машинного обучения поддерживает функции пошагового вывода, перехвата активностей и их трассировки. Разработчики компании отмечают, что утилита помогает понять, почему языковая модель уделяет внимание определённым токенам и почему выводит их в качестве ответа на запрос.
Выпуск включает в себя следующие компоненты:
-
Neuron viewer — React-приложение для вывода информации об отдельных компонентах модели, включая фокусы внимания и нейроны MLP.
-
Activation server — сервер, который взаимодействует с моделью и извлекает данные для вывода. Он же нужен для работы с общедоступными контейнерами Azure.
-
Models — простая библиотека выводов для моделей GPT-2.
-
Примеры наборов данных для нейронов MLP и фокусов внимания.
Код Transformer Debugger написан на Python и доступен на GitHub. Вместе с этим разработчики OpenAI поделились подробными инструкциями и документацией.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/799707/
Добавить комментарий